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Plan du cours

Introduction

  • La certification Leader en IA Générative : valeur et public cible
  • Format de l'examen, domaines et pondérations, et comment se préparer

Fondamentaux de l'IA gén (~30%)

  • Concepts clés de l'IA gén et cas d'utilisation (IA, ML, LLM, modèles de base, modèles multimodaux et par diffusion, ingénierie des prompts)
  • Approches d'apprentissage automatique (supervisé, non supervisé, renforcement) et cycle de vie du ML
  • Critères de sélection des modèles de base (modalité, fenêtre de contexte, coût, performance, personnalisation)
  • Types de données et qualité des données en IA gén (structurées vs non structurées, étiquetées vs non étiquetées)
  • Couches du paysage de l'IA gén et modèles de base de Google (Gemini, Gemma, Imagen, Veo)

Offres d'IA gén de Google Cloud (~35%)

  • Atouts d'IA gen de Google Cloud et infrastructure optimisée pour l'IA (TPU, GPU, hyperordinateur)
  • Offres prêtes à l'emploi : Gemini app et Gemini Advanced, Gemini for Google Workspace, Gemini Enterprise
  • Expérience client : Customer Engagement Suite (Agents conversationnels, Agent Assist, Conversational Insights)
  • Développement des compétences des développeurs : Vertex AI / Agent Platform, Model Garden, et offres RAG
  • Outils pour agents IA gén (extensions, fonctions, dépôts de données) et services Google Cloud associés

Techniques pour améliorer la sortie du modèle d'IA gén (~20%)

  • Vaincre les limites des modèles de base (date de coupure des connaissances, biais, hallucinations, cas particuliers)
  • Techniques d'ingénierie des prompts (zero-shot, one-shot, few-shot, rôle, enchaînement de prompts, chaîne de réflexion, ReAct)
  • Ancrage et Génération Augmentée par Récupération (RAG)
  • Paramètres d'échantillonnage pour contrôler la sortie (température, top-p, nombre de tokens, paramètres de sécurité)

Stratégies commerciales pour des solutions d'IA gén réussies (~15%)

  • Étapes de mise en œuvre et méthodologie de sélection des solutions
  • IA sécurisée et cadre Google Secure AI Framework (SAIF)
  • IA responsable : vie privée, biais et équité, responsabilité et explicabilité

Préparation à l'examen

  • Questions d'exemple et revue domaine par domaine
  • Examen blanc complet et analyse des réponses
  • Plan d'étude et stratégie du jour de l'examen

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

Prérequis

  • Aucun prérequis technique requis
  • Une connaissance générale des technologies commerciales est un atout

Public cible

  • Dirigeants, managers et décideurs
  • Professionnels commerciaux de tout rôle adoptant l'IA générative
  • Toute personne se préparant à la certification Leader en IA Générative Google Cloud
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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